K210实现人脸识别（附代码解读）
简介
本资源文件提供了基于K210芯片实现人脸识别的完整代码及详细解读。K210是一款集成了神经网络处理器（KPU）的芯片，能够高效地运行各种AI算法，特别适用于嵌入式系统中的人脸识别应用。
功能特点
- 人脸检测：使用KPU运行YOLO目标检测算法，快速准确地在图像中检测人脸。
- 人脸特征提取：通过人脸5点关键点模型，获取人脸的关键特征点，并进行仿射变换，生成正脸图像。
- 人脸识别：使用人脸196维特征值模型计算正脸图像的特征值，并与已保存的人脸特征进行对比，实现人脸识别。
- 代码解读：提供详细的代码注释，帮助开发者理解人脸识别的实现过程。
使用方法
- 获取机器码：首先需要获取开发板的机器码，用于下载人脸识别模型。
- 下载人脸识别模型：根据机器码下载对应的人脸识别模型，并烧录到开发板上。
- 运行人脸识别代码：使用MaixPy IDE连接开发板，运行提供的代码，即可实现基本的人脸识别功能。
代码结构
- 加载模型：加载人脸检测、人脸特征提取和人脸识别所需的模型。
- 人脸检测：在图像中找到人脸位置并框出人脸。
- 特征提取：将裁出的人脸图片转换为KPU接收的格式，并进行仿射变换。
- 人脸识别：计算正脸图像的196维特征值，并与已保存的特征值进行对比，判断是否为已知人脸。
注意事项
- 确保SD卡格式为FAT32，以便存储人脸特征值。
- 如果识别不成功，建议先擦除固件，再重新烧录。
未来改进
- 实现人脸特征值的断电存储，确保系统重启后仍能识别已录入的人脸。
- 优化算法，提高识别速度和准确性。
参考资料
本资源文件参考了CSDN博客文章《K210实现人脸识别（附代码解读）》，感谢原作者的分享。
通过本资源文件，您可以快速上手基于K210的人脸识别项目，并深入理解其实现原理。希望本资源对您的学习和开发有所帮助！